MATLAB GPS/INS组合导航轨迹生成与仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现GPS/INS组合导航仿真系统，可生成复杂运动轨迹并模拟IMU惯性测量数据。通过卡尔曼滤波算法，实现GPS与INS数据融合，为导航算法开发和验证提供完整仿真平台。

详 情 说 明

GPS/INS组合导航轨迹生成与仿真系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的GPS/INS组合导航系统仿真平台。系统能够自动生成复杂的运动轨迹，并据此模拟惯性测量单元（IMU）的传感器输出。通过扩展卡尔曼滤波（EKF）算法实现GPS与INS的数据融合，评估组合导航系统在不同运动状态下的精度性能，并提供直观的可视化分析结果。

功能特性

• 轨迹生成与运动建模：支持多种运动模式，可生成包含位置、速度和姿态变化的复杂三维轨迹
• 惯性传感器数据仿真：根据运动轨迹生成模拟的IMU数据（加速度计和陀螺仪输出），包含完整的噪声建模（零偏、白噪声等）
• GPS观测数据仿真：模拟GPS位置观测值，支持可配置的更新频率和误差特性
• 多传感器数据融合：采用扩展卡尔曼滤波算法实现GPS与INS的高精度数据融合
• 性能评估与分析：提供完整的误差统计指标（RMS）和多种可视化分析图表
• 蒙特卡洛仿真：支持多次重复仿真，进行统计性能分析

使用方法

基本配置

1. 设置初始状态参数：初始经纬度、高度、速度、姿态角
2. 配置运动参数：定义加速度曲线、角速度曲线、运动时长
3. 设置传感器特性：IMU误差参数（零偏、噪声）、GPS更新频率
4. 指定仿真参数：采样频率、蒙特卡洛仿真次数

运行流程

系统按照"轨迹生成→传感器仿真→数据融合→性能评估"的流程自动执行，最终输出仿真结果和可视化图表。

结果输出

系统生成以下输出内容：

• 理想轨迹数据（时间戳、位置、速度、姿态）
• 传感器原始测量数据（IMU和GPS）
• 融合导航结果（最优估计值及协方差）
• 性能评估指标（误差RMS统计）
• 多种分析图表（轨迹对比、误差曲线等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB或更高
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心仿真流程，主要包括轨迹生成算法、惯性传感器数据模拟、GPS观测数据生成、扩展卡尔曼滤波融合处理以及结果可视化功能。该文件整合了所有关键模块，能够根据用户配置参数自动完成从轨迹生成到性能评估的完整仿真过程，并输出详细的导航精度分析结果和多维度对比图表。